[发明专利]一种模型更新的方法和装置

权利要求书

1.一种模型更新的方法，其特征在于，包括：

在获取到新的还款数据时，获取待更新的训练样本集和根据所述训练样本集训练得到的模型；所述训练样本集中包括多个客户的还款信息，及每个客户的客户评估值；

根据所述还款数据对所述训练样本集进行更新，得到更新的训练样本集；

基于所述更新的训练样本集对所述模型进行训练，得到更新好的模型；

所述客户评估值设置有惩罚权重，所述惩罚权重用于表征所述客户评估值的正确性；在根据所述还款数据对所述训练样本集进行更新，得到更新的训练样本集之后，所述方法还包括：

基于所述更新的训练样本集，更新所述惩罚权重；

对应的，基于所述更新的训练样本集对所述模型进行训练，得到更新好的模型，包括：

基于所述更新的训练样本集、更新的惩罚权重对所述模型进行训练，得到更新好的模型；

基于所述更新的训练样本集，更新所述惩罚权重，包括：

根据所述更新的训练样本集中各个客户评估值更新的时间对所述各个客户评估值进行更新时间排序；

根据所述更新时间排序更新所述惩罚权重。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述还款信息设置有漂移权重，所述漂移权重用于表征所述还款信息的稳定性；在根据所述还款数据对所述训练样本集进行更新，得到更新的训练样本集之后，所述方法还包括：

基于所述更新的训练样本集，更新所述漂移权重；

对应的，基于所述更新的训练样本集对所述模型进行训练，得到更新好的模型，包括：

基于所述更新的训练样本集、更新的漂移权重对所述模型进行训练，得到更新好的模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个客户的还款信息中包括多个还款特征，基于所述更新的训练样本集，更新所述漂移权重，包括：

获取每个还款特征在所述多个还款特征中的预期占比和实际占比；

根据所述预期占比和所述实际占比更新每个所述还款特征的漂移权重。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述还款信息设置有漂移权重，所述漂移权重用于表征所述还款信息的稳定性；在根据所述还款数据对所述训练样本集进行更新，得到更新的训练样本集之后，所述方法还包括：

基于所述更新的训练样本集，更新所述漂移权重；

对应的，基于所述更新的训练样本集对所述模型进行训练，得到更新好的模型，包括：

基于所述更新的训练样本集、更新的惩罚权重、更新的漂移权重对所述模型进行训练，得到更新好的模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述还款数据对所述训练样本集进行更新，得到更新的训练样本集，包括：

根据所述还款数据对与所述还款数据相关的客户的所述还款信息以及所述客户评估值进行更新；

将所述相关的客户的更新的所述还款信息以及所述客户评估值加入到所述训练样本集中，得到所述更新的训练样本集。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述还款数据对所述训练样本集进行更新，得到更新的训练样本集，包括：

根据所述还款数据对与所述还款数据相关的客户的所述还款信息以及所述客户评估值进行更新；

将所述相关的客户的更新的还款信息替换所述训练样本集中的所述相关的客户的初始的还款信息；以及

将所述相关的客户的更新的客户评估值替换所述训练样本集中的所述相关的客户的初始的客户评估值，得到所述更新的训练样本集。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述更新的训练样本集对所述模型进行训练，得到更新好的模型，包括：

基于所述更新的训练样本集中的新增数据对所述模型进行训练，得到更新好的模型。

8.一种模型更新的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于在获取到新的还款数据时，获取待更新的训练样本集和根据所述训练样本集训练得到的模型；所述训练样本集中包括多个客户的还款信息，及每个客户的客户评估值；所述客户评估值设置有惩罚权重，所述惩罚权重用于表征所述客户评估值的正确性；

更新模块，用于根据所述还款数据对所述训练样本集进行更新，得到更新的训练样本集；

训练模块，用于根据所述更新的训练样本集中各个客户评估值更新的时间对所述各个客户评估值进行更新时间排序；根据所述更新时间排序更新所述惩罚权重；

所述训练模块还用于基于所述更新的训练样本集、更新的惩罚权重对所述模型进行训练，得到更新好的模型。